Розглянуто взаємодію між функціями логіко-часового типу, які доцільно використовувати для розпізнавання зображень. Для цього введено нові математичні операції, запропоновано диференціювання та інтегрування логіко-часових функцій. Ці операції показано за допомогою графічних моделей, їх досить легко можна реалізувати на апаратному рівні.

Показано перспективність методів та пристроїв розпізнавання зображень за допомогою їхніх ознак. А також розглядається декілька пристроїв, які визначають окремі ознаки зображень. Обумовлено необхідність удосконалювання обчислювальних засобів паралельної обробки зображень у реальному часі. При цьому доцільно використовувати спецобчислювач ознак, побудований на базі методу пофрагментарного інтегрування.

Розглянуто алгоритми виділення вершин зображення плоских фігур, спроектованих у середовище клітинних аперіодичних нейроавтоматів, а також алгоритми визначення відстаней між ними в системах розпізнавання. Проведено дослідження впливу повороту зображення на результати обчислення кількості вершин і відстаней між ними.

Розглянуто нові теоретичні підходи до техніки стиснення інформації на підставі аналізу багаторівневого представлення даних на кожному рівні ієрархічної обробки. Результати запропонованого пірамідально-лінійного кодування свідчать про ефективність його практичної реалізації, оскільки такий тип кодування не передбачає побудову кодового дерева, відповідно немає необхідності додаткових витрат на перебалансування кодового дерева, що значно підвищує якість стиснення даних.

Рассмотрены устройства для параллельного сравнения изображений трех типов - компараторы изображений, устройства сравнения-вычитания изображений и устройства для определения степени совпадения изображений. Они необходимы при построении оптоэлектронных процессоров, корреляторов изображений и нейрокомпьютеров. Проведены классификация и сравнительный анализ известных устройств для сравнения изображений.

Розглянуто алгоритм паралельного (синхронного) сортування масивів попарного обміну. Проведено імітаційне моделювання запропонованого алгоритму синхронного сортування за методом попарного обміну.

Приведены результаты сравнительного анализа известных нейросетей и мер сходства в качестве критериальной базы при извлечении данных из памяти и выполнении операций поиска и сравнения для аппаратной реализации сортирующей сети.

Исследованы способы пороговой параллельной обработки векторных массивов данных с использованием принципа разностных срезов для модели "быстрого нейрона". Выполнен их сравнительный анализ по временным параметрам.

Проанализированы методы мультиплексирования оптических сигналов для применения в цифровых волоконно-оптических системах передачи информации. Особое внимание уделено методам временного мультиплексирования для увеличения объема трафика и скорости передачи информации в компьютерных сетях.